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b3st
03-18 22:50
门头沟学院 推荐算法
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百度实习 大模型研发二面 攒人品
祝大家都能拿到满意的Offer!
1项目拷打
2介绍非线性注意力mamba
3介绍GAE
4介绍DPO PPO GRPO
5一个hot100(无重复字符的最长子串,本地vscode写)
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03-31 00:39
广西大学 算法工程师
微信 大模型算法开发 一面
1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住,真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”,而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大,但单次前向只走少数几个 expert,所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力,因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert,训练会很不稳定,热门 expert 被打爆,冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销,尤其多机训练时,token dispatch 和 gat...
AI-Agent面试实战...
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03-12 17:55
门头沟学院 人工智能
百度大模型日常实习二面 55min
攒人品中,祝大家都能拿到满意的Offer!1*介绍下你最熟悉的项目和你的贡献2*为什么用bert算语义相似度不好3*你用过ernie吗4*双塔模型和交互模型的优劣5*qlora比lora改进了什么6*int8量化后推理速度一定比fp16快吗?7*了解哪些norm方法,适用什么场景8*了解rmsnorm吗,和ln有什么区别9*让模型学领域知识用继续预训练还是微调10*手撕:mha
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03-29 00:13
广西大学 算法工程师
阿里 AI Agent 开发二面
1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么,它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT,用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型,把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式,让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化,最经典的是 PPO,让当前策略在奖励更高的方向上更新,同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一,奖励模型可能学偏,模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二,强化学习阶段如果约束不够,模型容易出现 reward hacking,看起来分数高,但真...
AI-Agent面试实战...
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03-29 09:40
门头沟学院 算法工程师
腾讯暑期实习LLM算法一面
面麻了给我,攒人品中~1.后训练了解吗?介绍一下dpo和ppo的区别,grpo以及改进思路,优势函数怎么设计等等2.SFT的loss是怎么计算的?项目用到lora,了解过qlora吗?两者有什么区别?3.介绍self-attention,问为什么要除以根号下dk,可以除以其他数吗,或者有没有等价的方法?说一下不同的attention及原理和公式(MHA、MQA、GQA、MLA)4.位置编码有了解哪些?rope了解吗?5.Agent了解吗?什么是skills?什么是mcp?有啥区别?agent里面memory问题你认为有哪些解决方案?长期记忆合短期记忆怎么处理?上下文机制怎么实现?Cot和ToT的核心原理?ReAct了解过吗?6.手撕三数之和
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03-16 09:25
门头沟学院 推荐算法
AI agent研发实习面经分享
祝大家都能拿到满意的Offer!1.项目用的什么架构2.项目在研发过程中遇到了哪些困难,怎么解决的3.项目拷打4.讲讲怎么微调的?微调数据集怎么构建的?量级是多少?微调数据集是怎样的?你提到一部分是开源数据集一部分是从医院获取的,从医院获取到的数据集做了哪些处理?5.lora的原理和qlora的原理,qlora怎么优化显存?6.RAG+MCP这方面是你做的吗?怎么做的?RAG怎么构建的7.怎么进行多模态知识检索?8.所有功能都用的这个模型吗?其它用的什么?为什么?9.开始拷打下一个项目(AI安全的项目)问是怎么识别到用户的提问是不安全的,识别人名怎么判断要注入噪声?10.AI安全项目核心筛选逻辑
查看9道真题和解析
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项目拷打啥意思
接好运
表扬了
mamba有论文吗
GAE是图神经网
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